package com.yubest;

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

/**
 * 给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。
 *
 * 请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。
 *
 *  
 *
 * 示例 1：
 *
 * 输入：nums = [100,4,200,1,3,2]
 * 输出：4
 * 解释：最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。
 * 示例 2：
 *
 * 输入：nums = [0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]
 * 输出：9
 *  
 *
 * 提示：
 *
 * 0 <= nums.length <= 10^5
 * -10^9 <= nums[i] <= 10^9
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-consecutive-sequence
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 *
 * @Author hweiyu
 * @Description
 * @Date 2021/12/15 17:18
 */
public class P0128 {
}

class Solution128 {

    /**
     * 思路：哈希表
     *
     * 我们考虑枚举数组中的每个数 x，考虑以其为起点，不断尝试匹配 x+1, x+2, ⋯ 是否存在，假设最长匹配到了 x+y，那么以 x 为起点的最长连续序列即为 x, x+1, x+2,⋯,x+y，其长度为 y+1，我们不断枚举并更新答案即可。
     *
     * 对于匹配的过程，暴力的方法是 O(n) 遍历数组去看是否存在这个数，但其实更高效的方法是用一个哈希表存储数组中的数，这样查看一个数是否存在即能优化至 O(1) 的时间复杂度。
     *
     * 仅仅是这样我们的算法时间复杂度最坏情况下还是会达到 O(n^2)（即外层需要枚举 O(n) 个数，内层需要暴力匹配 O(n) 次），无法满足题目的要求。但仔细分析这个过程，我们会发现其中执行了很多不必要的枚举，如果已知有一个 x, x+1, x+2,⋯,x+y 的连续序列，而我们却重新从 x+1，x+2 或者是 x+y 处开始尝试匹配，那么得到的结果肯定不会优于枚举 x 为起点的答案，因此我们在外层循环的时候碰到这种情况跳过即可。
     *
     * 那么怎么判断是否跳过呢？由于我们要枚举的数 x 一定是在数组中不存在前驱数 x-1 的，不然按照上面的分析我们会从 x-1 开始尝试匹配，因此我们每次在哈希表中检查是否存在 x-1 即能判断是否需要跳过了。
     *
     * 作者：LeetCode-Solution
     * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-consecutive-sequence/solution/zui-chang-lian-xu-xu-lie-by-leetcode-solution/
     * 来源：力扣（LeetCode）
     * 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
     *
     * @param nums
     * @return
     */
    public int longestConsecutive(int[] nums) {
        if (nums.length == 0) {
            return 0;
        }
        Set<Integer> s = new HashSet<>();
        for (int num : nums) {
            s.add(num);
        }
        int max = 0;
        int curNum;
        int curCount;
        for (int num : nums) {
            if (s.contains(num - 1)) {
                continue;
            }
            curNum = num;
            curCount = 1;
            while (s.contains(++curNum)) {
                curCount++;
            }
            max = Math.max(max, curCount);
        }
        return max;
    }
}
